AA sortzailea desmitifikatzea: hezitzaile gisa eman beharreko urratsa

Hezkuntza-eremuetan ohikoa da AArekiko harridura, ezustea, beldurra, miresmena eta gaindimentsionatzea. Polarizatzeko joerak hain arruntak diren bolada hauetan, dagoeneko eztabaida ez da AA bai ala ez! AA hemen dago eta gure artean geratuko da. Alde on asko ditu eta abantailak bezainbat kezka iturri da ere bai.

Zer egin hezitzaile gisa? Nondik jardun testuinguru eraikitzaileak sustatu eta erabaki kokatuak hartzeko? [1]

Gure egunerokoan hain zalapartatsu bihurtu den gaiari heltzeko nonbaitetik hasi behar izanez gero, hauek dira giltzarri nagusiak:

1-AA oro ez da ChatGPT: AA Hizkuntza Eredu Handiak (LLM) baino aunitzez gehiago da.

2-AA ez da azken orduko afera: gezurra badirudi ere, AA aspalditik dago gure inguruan eta erabat normalizatua dugu.

Hantxe dago Ada Byronek XIX. mendean sortu zuen lehen algoritmo informatikoa! 1956an Adimen Artifiziala erabiltzen hasi zen makina adimenduak egiteko zientzia edo asmamena aipatzeko kontzeptu gisa. 1997. urtean IBMren Deep Blue ordenagailuak Kasparovi irabazi zion xakean. XXI. mendean, AA inguruan dugu une oro bere presentziaz apenas jabetzen ez garelarik: gailu digitaletan, domotikan, egungo autoen teknologian, osasun arloan, aisialdian eta hezkuntza eremuetan besteak beste). 2022an ChatGPT gure eskuetara iritsi geroztik, antzeko Hizkuntza Eredu Handiek oso epe laburrean erabateko omnipresentzia irabazi dute. Jendartean gaia pil-pilean dago. Hezkuntza-eremuetan bereziki; batetik, hainbat eta hainbat sekuentzia didaktiko ezbaian jarri dituztelako eta, bestetik, komunikazioan, ebaluazioan, lan administratiboetan, metodologian eta ia alderdi hezitzaile orotan erakarriko dituzten ondorioak sumatzen direlako.

3-AA sortzaileak (ChatGPT eta antzekoak) ez du pentsatzen, ezta sentitzen ere: makina da! 

Ez da magia. Funtzio matematikoez jantzita, probabilitatea oinarri eta datu bolumen erraldoiekin entrenatuta dauden makinak, nahiz eta gure antzera hitz egiten dutenaren itxura eman, ez dira pertsonok baino adimentsuagoak, ekintza batzuk guk baino azkarrago eta guk bezain ongi edo hobeki egiten badituzte ere. Adibidez, ume batek ikasten du katu bat identifikatzen AAk hori egiteko behar dituenak baino aise adibide gutxiagorekin. Edo Yejin Choi informatikariak dioen bezala, gerta daiteke azterketa bat gainditzeko gai den AAk bestelako zentzuzko galderei, aldiz, espero gabeko erantzun okerrak ematea ere bai. [2]

4-AA ez da neutroa, ideologia eta alborapenak ditu, egiten duenak ere bai!

Gogoratu behar da, AA [IA] abstraktuaren eta etereoaren mitoan ez erortzeko, ChatGPTren ekoizpen-prozesuan parte hartzen dutela kualifikazio bereziko kontrolatzaileek ez ezik, Kenya, Uganda eta Indiako langile andanak ere bai; eta "makina konpontze aldera" horiek esplotatzen dituztela, 1,50€ orduko ordainduz, gorroto-diskurtsoak, sexu-indarkeria adierazpenak eta  beste hainbat material esplizitu etiketa ditzaten. (Daniele Gambetta) [3]

Hezitzaile bezala, premiazko kontu bilakatu da, XXI. mendean gaudela, i[ra]kastea AA zer den eta zer ez den, begirada kritikoz aztertzen jakitea zein diren dakarzkigun onurak, zein sahiestu beharreko arriskuak, baita hausnartzea ere etikoki gure jendartean horren erabilerak dituen ondorioak. EDEHren aburuz, lehenetsi behar da AAerako herritar gisako prestakuntza kritikoki eta segurtasunez jardute aldera, hori baldintza baita gero AAari buruz dimentsio teknologiko zein humanoan eta AArekin hezkuntzan era eraikitzailean jardun ahal izateko. [4]

-----------------

[1] Mugarik Gabeko Ingeniaritza. (2024). Metodologia feministak gizarte-eraldaketarako GRAL/MALak egiteko tresna gisa. Metodologia feministak ikerketetan nola aplikatzen diren jakiteko zenbait argibide. Argitalpenak - Mugarik Gabeko Ingeniaritza-Ingeniería Sin Fronteras Euskadi - ISF Euskadi - Lan koadernoak. https://euskadi.isf.es/12638-2/?lang=eu 

Interpretazioari eta ezagutzaren produkzioari dagokienez, Donna Harawayren ezagutza kokatuaren teoriari jarraituz: “Garrantzitsua da kontuan hartzea biltzen dugun informazio oro, berdin dio norberak aztertu edo taldeka aztertu, eraldatu egingo da gugandik pasatuko delako, difrakzioaren efektuarekin gertatzen den bezala, argiak kristal bat zeharkatzen duenean, difraktatzen denean eta uhin bat baino gehiagotan banatzen denean. Kasu horretan, argia izango litzateke iristen zaigun informazioa, kristala gu izango ginateke eta kristaletik ateratzen diren uhinak, sortzen dugun ezagutza” (Haraway, 1991).
Horregatik, garrantzitsua da adieraztea zein posiziotik hitz egiten dugun: bildutako informazioak izan duen eraldaketa maila antzeman ahal izateko.

[2] Choi, Y. (2023). Por qué la inteligencia artificial es increíblemente lista, pero sorprendentemente tonta [Bideoa]. TED Talks. https://www.ted.com/talks/yejin_choi_why_ai_is_incredibly_smart_and_shockingly_stupid/c/transcript?language=es 

[3] Gambetta, D. (2024). Más allá de Fausto y del “hype”. Atenea Cyborg, elsaltodiario. https://www.elsaltodiario.com/atenea_cyborg/inteligencia-artificial-alla-del-hype 

[4] The European Digital Education Hub (EDEH).(2023). Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education Briefing report No. 3 by the European Digital Education Hub’s squad on artificial intelligence in education. https://www.indire.it/wp-content/uploads/2023/06/Use-Scenarios-and-Practical-Examples-of-AI-Use-in-Education-3.pdf